Summary

En Multimodal Imaging- och stimulering baserad metod för att utvärdera Connectivity relaterade hjämretbarhet i patienter med epilepsi

Published: November 13, 2016
doi:

Summary

Resting-state functional-connectivity MRI has identified abnormalities in patients with a wide range of neuropsychiatric disorders, including epilepsy due to malformations of cortical development. Transcranial Magnetic Stimulation in combination with EEG can demonstrate that patients with epilepsy have cortical hyperexcitability in regions with abnormal connectivity.

Abstract

Resting-state functional connectivity MRI (rs-fcMRI) is a technique that identifies connectivity between different brain regions based on correlations over time in the blood-oxygenation level dependent signal. rs-fcMRI has been applied extensively to identify abnormalities in brain connectivity in different neurologic and psychiatric diseases. However, the relationship among rs-fcMRI connectivity abnormalities, brain electrophysiology and disease state is unknown, in part because the causal significance of alterations in functional connectivity in disease pathophysiology has not been established. Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) is a technique that uses electromagnetic induction to noninvasively produce focal changes in cortical activity. When combined with electroencephalography (EEG), TMS can be used to assess the brain’s response to external perturbations. Here we provide a protocol for combining rs-fcMRI, TMS and EEG to assess the physiologic significance of alterations in functional connectivity in patients with neuropsychiatric disease. We provide representative results from a previously published study in which rs-fcMRI was used to identify regions with abnormal connectivity in patients with epilepsy due to a malformation of cortical development, periventricular nodular heterotopia (PNH). Stimulation in patients with epilepsy resulted in abnormal TMS-evoked EEG activity relative to stimulation of the same sites in matched healthy control patients, with an abnormal increase in the late component of the TMS-evoked potential, consistent with cortical hyperexcitability. This abnormality was specific to regions with abnormal resting-state functional connectivity. Electrical source analysis in a subject with previously recorded seizures demonstrated that the origin of the abnormal TMS-evoked activity co-localized with the seizure-onset zone, suggesting the presence of an epileptogenic circuit. These results demonstrate how rs-fcMRI, TMS and EEG can be utilized together to identify and understand the physiological significance of abnormal brain connectivity in human diseases.

Introduction

Transkraniell magnetisk stimulering (TMS) är ett sätt att icke-invasivt stimulera regioner cortex via elektromagnetisk induktion. I TMS, är en stor men rumsligt begränsad magnetflöde som används för att inducera ett elektriskt fält i ett mål kortikal område, och därigenom modulera aktiviteten hos den underliggande nervvävnad. TMS till motoriska cortex leder motor framkallade potentialer som kan mätas perifert via elektromyografi (EMG). När den appliceras i par eller trillingar pulser, kan TMS användas för att bedöma aktiviteten av specifika intrakortikal GABAergic och glutaminerg kretsarna 1-3, och därmed bedöma balansen mellan excitation och hämning in vivo i humana patienter. I epilepsi specifikt har TMS studier visat att kortikala hyperexcitabilitet förekommer i patienter med epilepsi 4,5, och kan normaliseras med framgångsrika antiepileptiska läkemedelsbehandling och därmed förutsäga svar på medicinering 6. Vidare, TMS åtgärder kortikala excitability visar mellanliggande värden hos patienter med en enda anfall 7 och syskon till patienter med både idiopatisk generaliserad och förvärvade bränn epilepsi 8. Dessa fynd tyder på att TMS åtgärder kortikala retbarhet kan tillåta oss att identifiera yrkeskarriär och för epilepsi. Men känsligheten och specificiteten hos dessa åtgärder begränsade, troligen på grund av TMS-EMG endast kan bedömas med stimulering av motoriska kortikala kretsar, och många patienter med epilepsi har anfall fokus utanför motoriska cortex.

Elektroencefalografi (EEG) ger en möjlighet att direkt mäta cerebral svar på TMS, och kan användas för att bedöma cerebral reaktivitet över stora delar av neocortex. Studier integrerar TMS med EEG (TMS-EEG) har visat att TMS producerar vågor av aktivitet som genljuder i hjärnbarken 9,10 och som är reproducerbara och tillförlitliga 11-13. Genom att utvärdera utbredningen av framkallade aktiviteti olika beteendetillstånd och i olika uppgifter, har TMS-EEG använts för att kausalt sondera dynamiska effektiv anslutning av mänskliga hjärnan nätverk 10,14-16. TMS-EEG åtgärder har visat signifikanta förändringar i sjukdomar som sträcker sig från schizofreni 17 till ADHD 18, och i störningar i medvetandet såsom ihållande vegetativt tillstånd 19. Dessutom har flera grupper identifierat EEG korrelat av den parade puls TMS-EMG variabler som är onormala hos patienter med epilepsi 20,21. Av särskild betydelse har tidigare studier också föreslagit att onormal stimulering-framkallade EEG-aktivitet ses hos patienter med epilepsi 22-25.

Ett annat sätt att utvärdera hjärnkretsar är via vila-tillstånd funktionell anslutning MRI (rs-fcMRI), en teknik som utvärderar de korrelationer över tiden i blodets syresättning nivåsignalen från olika hjärnregioner 26 beroende (fetstil). studier med användning avrs-fcMRI har visat att den mänskliga hjärnan är organiserad i olika nätverk av samverkande regionerna 26-29, att neuropsykiatriska sjukdomar kan förekomma inom specifika storskaliga distribuerade neurala nätverk identifieras av RS-fcMRI 30, och att hjärnan nätverk identifieras via RS- fcMRI är ofta onormalt i neuropsykiatriska sjukdomstillstånd 31,32. När det gäller potentiella kliniska applikationer, har RS-fcMRI flera fördelar jämfört med konventionell uppgiftsbaserade fMRI applikation 33, inklusive mindre beroende av ämne samarbete och oro över variabel prestanda. Följaktligen har det nyligen varit en explosion av studier för att undersöka rs-fcMRI förändringar i olika sjukdomstillstånd. Emellertid är en av begränsningarna av rs-fcMRI av svårigheten att avgöra om och hur korrelationer (eller anticorrelations) i BOLD signalen hänför sig till de elektrofysiologiska interaktioner som ligger till grund för neuronal kommunikation. Ett relaterat problem är att det är often oklart om RS-fcMRI förändringar som ses i olika sjukdomstillstånd har fysiologisk betydelse. I synnerhet när det gäller epilepsi, är det oklart om avvikelser i RS-fcMRI beror enbart Interiktal epileptiforma transienter, eller existerar oberoende av sådana elektro avvikelser; samtidig EEG-fMRI behövs för att utvärdera mellan dessa möjligheter 34.

Som TMS kan användas för att producera tillfälligt eller varaktigt förändringar i aktiveringar av olika kortikala regioner, TMS studier ger ett medel för att kausalt bedöma betydelsen av olika vilande-state fMRI anslutningsmönster. Ett sätt är att använda RS-fcMRI att styra terapeutiska stimulering insatser i olika sjukdomstillstånd; Det kan förväntas att TMS riktad mot regioner som är funktionellt kopplade till områden kända för att vara inblandade i olika sjukdomstillstånd är mer sannolikt att vara terapeutiskt effektiv än TMS inriktade på områden utan sådan funktional anslutning och faktiskt flera studier har funnit preliminära bevis för detta 35,36. Ett annat tillvägagångssätt skulle innebära användning av TMS-EEG till kausalt bedöma den fysiologiska betydelsen av olika vilande-state fcMRI mönster. Specifikt kan man testa hypotesen att regioner som uppvisar onormal funktionell uppkoppling i ett visst sjukdomstillstånd ska visa ett annat svar på stimulering hos patienter än hos friska försökspersoner, och att dessa fysiologiska avvikelser förekommer specifikt (eller huvudsakligen) med stimulering av onormalt anslutna regionen.

För att illustrera ovanstående, ger vi ett exempel på en färsk studie där rs-fcMRI, TMS och EEG kombinerades för att utforska kortikala hyperexcitabilitet hos patienter med epilepsi på grund av utvecklings hjärnan abnormitet periventrikulär nodulär heterotopia (PNH) 37. Patienter med PNH närvarande kliniskt med adolescent- eller en vuxen debuterande epilepsi, läshandikapp och normal Intelligence, och har onormala knölar av grå substans i anslutning till de laterala ventriklama på hjärnavbildning 38,39. Tidigare studier har visat att dessa periventrikulära knölar av heterotopisk grå substans är strukturellt och funktionellt kopplad till diskreta härdar i hjärnbarken 40,41, och att epileptiska anfall kan härröra från hjärnbarkens regioner, heterotopisk grå, eller båda samtidigt 42, vilket tyder på att epileptogenes i dessa patienter är ett krets fenomen. Genom att använda vilande tillstånd fc-MRI för att vägleda TMS-EEG, visade vi att patienter med aktiv epilepsi på grund av PNH har bevis för kortikal hyperexcitabilitet, och att detta hyperexcitabilitet verkar vara begränsat till regioner med avvikande funktionell anslutning till de djupa knölar.

Protokollet genomförs i två separata sessioner. Under den första sessionen, är strukturella och vilande tillstånd blod syresättning nivåberoende (BOLD) kontrast MRI sekvenser förvärvas(För patienter), eller bara strukturella MRI sekvenser (för friska kontroller). Mellan den första och andra sessioner, vilar state analys funktionell anslutning används för att definiera kortikala mål för patienterna, och MNI koordinater för dessa mål uppnås. Motsvarande kortikala mål (baserade på MNI koordinater) identifieras därefter för varje friska kontroll ämne. I den andra sessionen, är TMS-EEG uppgifter som erhållits.

I exemplet i detta dokument, var funktionell anslutnings MRI analyser utförs med hjälp av en intern programvara verktygslåda och MRI programvara 43,44. Neuro-navigerat TMS utfördes med en transkraniell magnetisk stimulator med realtids MRI neuro. EEG spelades in med en 60-kanals TMS-kompatibla system, som utnyttjar en sample-and-hold krets för att undvika förstärkare mättnad av TMS. EEG-data analyserades med hjälp av egna skript och EEGLAB verktygslåda 45 (version 12.0.2.4b) den körs i MATLAB R2012b.

Protocol

Protokollet som beskrivs här godkändes av institutionella prövningsnämnder i Beth Israel Deaconess Medical Center och Massachusetts Institute of Technology. 1. Med förbehåll Val Patientens val för forskningsprotokoll. Identifiera patienter med aktiv epilepsi (anfall inom det senaste året) eller en historia av fjärr epilepsi (tidigare anfall, men utan anfall under de senaste fem åren på eller utanför medicinering) och periventrikulär nodulär heterotopia på s…

Representative Results

Vila-state funktionell uppkoppling fMRI kan användas för att identifiera områden av hjärnbarken som visar hög funktionell uppkoppling med heterotopiska periventrikulära grå hjärnsubstans knutor (Figur 1), och kontrollregioner utan sådan anslutning. För att avgöra om en sådan onormal funktionell uppkoppling har fysiologisk betydelse, kan den kortikala regionen med korrelerad vilande tillstånd aktivitet väljas som "Ansluten" målplatser för neurona…

Discussion

Vila-state funktionell anslutning MR har använts för att identifiera nätverksanslutning i den mänskliga hjärnan, och att identifiera förändringar av anslutningsmöjligheter som förekommer i olika sjukdomstillstånd 26,31,32. Men som fMRI funktionell anslutning bygger på att identifiera korrelationer i BOLD signalen, och som blodets syresättning förändringar har en icke-trivial relation med underliggande neural aktivitet, orsaks betydelse och fysiologiska betydelsen av dessa fMRI anslutnings fynd ?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

The authors would like to thank Emily L. Thorn, B.A., for her assistance with the Source estimation of evoked electrical activity Section. MMS was supported by a KL2/Catalyst Medical Research Investigator Training award from Harvard Catalyst/The Harvard Clinical and Translational Science Center (National Center for Research Resources and the National Center for Advancing Translational Sciences, National Institutes of Health Award KL2 TR001100). CJC was supported by a grant from the National Institutes of Health (5K12NS066225). APL was supported in part by grants from the Sidney R. Baer Jr. Foundation, the National Institutes of Health (R01 HD069776, R01 NS073601, R21 MH099196, R21 NS082870, R21 NS085491, R21 HD07616), and Harvard Catalyst/The Harvard Clinical and Translational Science Center (NCRR and the NCATS, NIH UL1 RR025758). BSC was supported by the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (R01 NS073601).

Materials

3T MRI scanner
MRI functional connectivity software
MRI image viewing software MRICron
Transcranial Magnetic Stimulator Nexstim eXimia Stimulator  Can use stimulators from other suppliers e.g. Magventure, Magstim
MRI neuronavigation system Nexstim NBS v3.2.1 Alternative MRI neuronavigation system e.g. Brainsight, Localite
TMS-compatible EEG system Nexstim Eximia EEG Alternatives: Brain Products, Synamps, ANT
Matlab Mathworks R2012b Alternatives: Octave
EEGLab
Minimum Norm Estimate (MNE) software
FreeSurfer

References

  1. Florian, J., Müller-Dahlhaus, M., Liu, Y., Ziemann, U. Inhibitory circuits and the nature of their interactions in the human motor cortex a pharmacological TMS study. J. Physiol. 586 (2), 495-514 (2008).
  2. Rotenberg, A. Prospects for clinical applications of transcranial magnetic stimulation and real-time EEG in epilepsy. Brain Topogr. 22 (4), 257-266 (2010).
  3. Cash, R. F. H., Ziemann, U., Murray, K., Thickbroom, G. W. Late cortical disinhibition in human motor cortex: a triple-pulse transcranial magnetic stimulation study. J. Neurophysiol. 103 (1), 511-518 (2010).
  4. Badawy, R. A. B., Curatolo, J. M., Newton, M., Berkovic, S. F., Macdonell, R. A. L. Changes in cortical excitability differentiate generalized and focal epilepsy. Ann. Neurol. 61 (4), 324-331 (2007).
  5. Silbert, B. I., Heaton, A. E., et al. Evidence for an excitatory GABAA response in human motor cortex in idiopathic generalised epilepsy. Seizure. 26, 36-42 (2015).
  6. Badawy, R. A. B., Macdonell, R. A. L., Berkovic, S. F., Newton, M. R., Jackson, G. D. Predicting seizure control: cortical excitability and antiepileptic medication. Ann. Neurol. 67 (1), 64-73 (2010).
  7. Badawy, R. A. B., Vogrin, S. J., Lai, A., Cook, M. J. On the midway to epilepsy: is cortical excitability normal in patients with isolated seizures?. Int. J. Neural Syst. 24 (2), 1430002 (2014).
  8. Badawy, R. A. B., Vogrin, S. J., Lai, A., Cook, M. J. Capturing the epileptic trait: cortical excitability measures in patients and their unaffected siblings. Brain J. Neurol. 136 (Pt 4), 1177-1191 (2013).
  9. Komssi, S., Kähkönen, S., Ilmoniemi, R. J. The effect of stimulus intensity on brain responses evoked by transcranial magnetic stimulation. Hum. Brain Mapp. 21 (3), 154-164 (2004).
  10. Massimini, M., Ferrarelli, F., Huber, R., Esser, S. K., Singh, H., Tononi, G. Breakdown of cortical effective connectivity during sleep. Science. 309 (5744), 2228-2232 (2005).
  11. Lioumis, P., Kicić, D., Savolainen, P., Mäkelä, J. P., Kähkönen, S. Reproducibility of TMS-Evoked EEG responses. Hum. Brain Mapp. 30 (4), 1387-1396 (2009).
  12. Casali, A. G., Casarotto, S., Rosanova, M., Mariotti, M., Massimini, M. General indices to characterize the electrical response of the cerebral cortex to TMS. NeuroImage. 49 (2), 1459-1468 (2010).
  13. Casarotto, S., Romero Lauro, L. J., et al. EEG responses to TMS are sensitive to changes in the perturbation parameters and repeatable over time. PloS One. 5 (4), e10281 (2010).
  14. Morishima, Y., Akaishi, R., Yamada, Y., Okuda, J., Toma, K., Sakai, K. Task-specific signal transmission from prefrontal cortex in visual selective attention. Nat. Neurosci. 12 (1), 85-91 (2009).
  15. Shafi, M. M., Westover, M. B., Fox, M. D., Pascual-Leone, A. Exploration and modulation of brain network interactions with noninvasive brain stimulation in combination with neuroimaging. Eur. J. Neurosci. 35 (6), 805-825 (2012).
  16. Kugiumtzis, D., Kimiskidis, V. K. Direct Causal Networks for the Study of Transcranial Magnetic Stimulation Effects on Focal Epileptiform Discharges. Int. J. Neural Syst. 25 (5), 1550006 (2015).
  17. Radhu, N., Garcia Dominguez, L., et al. Evidence for inhibitory deficits in the prefrontal cortex in schizophrenia. Brain J. Neurol.. 138 (Pt 2), 483-497 (2015).
  18. Bruckmann, S., Hauk, D., et al. Cortical inhibition in attention deficit hyperactivity disorder: new insights from the electroencephalographic response to transcranial magnetic stimulation. Brain J. Neurol. 135 (Pt 7), 2215-2230 (2012).
  19. Rosanova, M., Gosseries, O., et al. Recovery of cortical effective connectivity and recovery of consciousness in vegetative patients. Brain J. Neurol. 135 (Pt 4), 1308-1320 (2012).
  20. Daskalakis, Z. J., Farzan, F., Barr, M. S., Maller, J. J., Chen, R., Fitzgerald, P. B. Long-interval cortical inhibition from the dorsolateral prefrontal cortex: a TMS-EEG study. Neuropsychopharmacol. Off. Publ. Am. Coll. Neuropsychopharmacol. 33 (12), 2860-2869 (2008).
  21. Farzan, F., Barr, M. S., et al. The EEG correlates of the TMS-induced EMG silent period in humans. NeuroImage. , (2013).
  22. Valentin, A., Arunachalam, R., et al. Late EEG responses triggered by transcranial magnetic stimulation (TMS) in the evaluation of focal epilepsy. Epilepsia. 49 (3), 470-480 (2008).
  23. Del Felice, ., Fiaschi, A., Bongiovanni, A., L, G., Savazzi, S., Manganotti, P. The sleep-deprived brain in normals and patients with juvenile myoclonic epilepsy: a perturbational approach to measuring cortical reactivity. Epilepsy Res. 96 (1-2), 123-131 (2011).
  24. Julkunen, P., Säisänen, L., Könönen, M., Vanninen, R., Kälviäinen, R., Mervaala, E. TMS-EEG reveals impaired intracortical interactions and coherence in Unverricht-Lundborg type progressive myoclonus epilepsy (EPM1). Epilepsy Res. 106 (1-2), 103-112 (2013).
  25. Kimiskidis, V. K., Koutlis, C., Tsimpiris, A., Kälviäinen, R., Ryvlin, P., Kugiumtzis, D. Transcranial Magnetic Stimulation Combined with EEG Reveals Covert States of Elevated Excitability in the Human Epileptic Brain. Int. J. Neural Syst. 25 (5), 1550018 (2015).
  26. Fox, M. D., Raichle, M. E. Spontaneous fluctuations in brain activity observed with functional magnetic resonance imaging. Nat. Rev. Neurosci. 8 (9), 700-711 (2007).
  27. Greicius, M. D., Krasnow, B., Reiss, A. L., Menon, V. Functional connectivity in the resting brain: a network analysis of the default mode hypothesis. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 100 (1), 253-258 (2003).
  28. Fox, M. D., Snyder, A. Z., Vincent, J. L., Corbetta, M., Van Essen, D. C., Raichle, M. E. The human brain is intrinsically organized into dynamic, anticorrelated functional networks. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 102 (27), 9673-9678 (2005).
  29. De Luca, M., Beckmann, C. F., De Stefano, N., Matthews, P. M., Smith, S. M. fMRI resting state networks define distinct modes of long-distance interactions in the human brain. NeuroImage. 29 (4), 1359-1367 (2006).
  30. Seeley, W. W., Crawford, R. K., Zhou, J., Miller, B. L., Greicius, M. D. Neurodegenerative diseases target large-scale human brain networks. Neuron. 62 (1), 42-52 (2009).
  31. Greicius, M. Resting-state functional connectivity in neuropsychiatric disorders. Curr. Opin. Neurol. 21 (4), 424-430 (2008).
  32. Zhang, D., Raichle, M. E. Disease and the brain’s dark energy. Nat. Rev. Neurol. 6 (1), 15-28 (2010).
  33. Fox, M. D., Greicius, M. Clinical applications of resting state functional connectivity. Front. Syst. Neurosci. 4, 19 (2010).
  34. Centeno, M., Carmichael, D. W. Network Connectivity in Epilepsy: Resting State fMRI and EEG-fMRI Contributions. Front. Neurol. 5, 93 (2014).
  35. Fox, M. D., Buckner, R. L., White, M. P., Greicius, M. D., Pascual-Leone, A. Efficacy of transcranial magnetic stimulation targets for depression is related to intrinsic functional connectivity with the subgenual cingulate. Biol. Psychiatry. 72 (7), 595-603 (2012).
  36. Fox, M. D., Buckner, R. L., Liu, H., Chakravarty, M. M., Lozano, A. M., Pascual-Leone, A. Resting-state networks link invasive and noninvasive brain stimulation across diverse psychiatric and neurological diseases. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 111 (41), E4367-E4375 (2014).
  37. Shafi, M. M., Vernet, M., et al. Physiological consequences of abnormal connectivity in a developmental epilepsy: Cortical Connectivity. Ann. Neurol. 77 (3), 487-503 (2015).
  38. Chang, B. S., Ly, J., et al. Reading impairment in the neuronal migration disorder of periventricular nodular heterotopia. Neurology. 64 (5), 799-803 (2005).
  39. Battaglia, G., Granata, T. Periventricular nodular heterotopia. Handb. Clin. Neurol. 87, 177-189 (2008).
  40. Chang, B. S., Katzir, T., et al. A structural basis for reading fluency: white matter defects in a genetic brain malformation. Neurology. 69 (23), 2146-2154 (2007).
  41. Christodoulou, J. A., Walker, L. M., et al. Abnormal structural and functional brain connectivity in gray matter heterotopia. Epilepsia. 53 (6), 1024-1032 (2012).
  42. Tassi, L., Colombo, N., et al. Electroclinical, MRI and neuropathological study of 10 patients with nodular heterotopia, with surgical outcomes. Brain J. Neurol. 128 (Pt 2), 321-337 (2005).
  43. Rorden, C., Brett, M. Stereotaxic display of brain lesions). Behav. Neurol. 12 (4), 191-200 (2000).
  44. Rorden, C., Karnath, H. -. O., Bonilha, L. Improving lesion-symptom mapping. J. Cogn. Neurosci. 19 (7), 1081-1088 (2007).
  45. Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. J. Neurosci. Methods. 134 (1), 9-21 (2004).
  46. Dill, T. Contraindications to magnetic resonance imaging: non-invasive imaging. Heart Br. Card. Soc. 94 (7), 943-948 (2008).
  47. Rossi, S., Hallett, M., Rossini, P. M., Pascual-Leone, A. Safety, ethical considerations, and application guidelines for the use of transcranial magnetic stimulation in clinical practice and research. Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 120 (12), 2008-2039 (2009).
  48. Whitfield-Gabrieli, S., Nieto-Castanon, A. Conn: a functional connectivity toolbox for correlated and anticorrelated brain networks. Brain Connect. 2 (3), 125-141 (2012).
  49. Chai, X. J., Castañòn, A. N., Ongür, D., Whitfield-Gabrieli, S. Anticorrelations in resting state networks without global signal regression. NeuroImage. 59 (2), 1420-1428 (2012).
  50. Behzadi, Y., Restom, K., Liau, J., Liu, T. T. A component based noise correction method (CompCor) for BOLD and perfusion based fMRI. NeuroImage. 37 (1), 90-101 (2007).
  51. Mutanen, T., Mäki, H., Ilmoniemi, R. J. The effect of stimulus parameters on TMS-EEG muscle artifacts. Brain Stimulat. 6 (3), 371-376 (2013).
  52. Sekiguchi, H., Takeuchi, S., Kadota, H., Kohno, Y., Nakajima, Y. TMS-induced artifacts on EEG can be reduced by rearrangement of the electrode’s lead wire before recording. Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 122 (5), 984-990 (2011).
  53. Keel, J. C., Smith, M. J., Wassermann, E. M. A safety screening questionnaire for transcranial magnetic stimulation. Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 112 (4), 720 (2001).
  54. Huber, R., Mäki, H., et al. Human cortical excitability increases with time awake. Cereb. Cortex N. Y. N. 1991. 23 (2), 332-338 (2013).
  55. Ter Braack, E. M., de Vos, C. C., van Putten, M. J. A. M. Masking the Auditory Evoked Potential in TMS-EEG: A Comparison of Various Methods. Brain Topogr. 28 (3), 520-528 (2015).
  56. Groppa, S., Oliviero, A., et al. A practical guide to diagnostic transcranial magnetic stimulation: report of an IFCN committee. Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 123 (5), 858-882 (2012).
  57. Clin Neurophysiol, S. u. p. p. l. . 56, 13-23 (2003).
  58. Rosanova, M., Casali, A., Bellina, V., Resta, F., Mariotti, M., Massimini, M. Natural frequencies of human corticothalamic circuits. J. Neurosci. Off. J. Soc. Neurosci. 29 (24), 7679-7685 (2009).
  59. Rothwell, J. C., Hallett, M., Berardelli, A., Eisen, A., Rossini, P., Paulus, W. Magnetic stimulation: motor evoked potentials. The International Federation of Clinical Neurophysiology. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. Suppl. 52, 97-103 (1999).
  60. Rogasch, N. C., Thomson, R. H., et al. Removing artefacts from TMS-EEG recordings using independent component analysis: importance for assessing prefrontal and motor cortex network properties. NeuroImage. 101, 425-439 (2014).
  61. Hernandez-Pavon, J. C., Metsomaa, J., et al. Uncovering neural independent components from highly artifactual TMS-evoked EEG data. J. Neurosci. Methods. 209 (1), 144-157 (2012).
  62. Mognon, A., Jovicich, J., Bruzzone, L., Buiatti, M. ADJUST: An automatic EEG artifact detector based on the joint use of spatial and temporal features. Psychophysiology. 48 (2), 229-240 (2011).
  63. Lehmann, D., Skrandies, W. Reference-free identification of components of checkerboard-evoked multichannel potential fields. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 48 (6), 609-621 (1980).
  64. NeuroImage, . 62 (2), 774-781 (2012).
  65. Hämäläinen, M. S., Sarvas, J. Realistic conductivity geometry model of the human head for interpretation of neuromagnetic data. IEEE Trans. Biomed. Eng. 36 (2), 165-171 (1989).
  66. Gramfort, A., Luessi, M., et al. MNE software for processing MEG and EEG data. NeuroImage. 86, 446-460 (2014).
  67. Nikouline, V., Ruohonen, J., Ilmoniemi, R. J. The role of the coil click in TMS assessed with simultaneous EEG. Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 110 (8), 1325-1328 (1999).
  68. Gosseries, O., Sarasso, S., et al. On the Cerebral Origin of EEG Responses to TMS: Insights From Severe Cortical Lesions. Brain Stimulat. 8 (1), 142-149 (2015).
  69. Premoli, I., Castellanos, N., et al. TMS-EEG signatures of GABAergic neurotransmission in the human cortex. J. Neurosci. Off. J. Soc. Neurosci. 34 (16), 5603-5612 (2014).
  70. Farzan, F., Barr, M. S., et al. Evidence for gamma inhibition deficits in the dorsolateral prefrontal cortex of patients with schizophrenia. Brain J. Neurol. 133 (Pt 5), 1505-1514 (2010).
  71. Wang, J. X., Rogers, L. M., et al. Targeted enhancement of cortical-hippocampal brain networks and associative memory. Science. 345 (6200), 1054-1057 (2014).

Play Video

Cite This Article
Shafi, M. M., Whitfield-Gabrieli, S., Chu, C. J., Pascual-Leone, A., Chang, B. S. A Multimodal Imaging- and Stimulation-based Method of Evaluating Connectivity-related Brain Excitability in Patients with Epilepsy. J. Vis. Exp. (117), e53727, doi:10.3791/53727 (2016).

View Video